本文主要是介绍【python海洋专题十一】colormap调色，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
【python海洋专题十一】colormap调色
上期内容
本期内容
图像的函数包调用！
Part01.
自带颜色条Colormap
调用方法：
cmap3=plt.get_cmap('ocean')
查询方法！
Part02.
seaborn函数包
01：sns.cubehelix_palette
cmap5= sns.cubehelix_palette(10, start=1.5, rot=0, dark=0.05, light=.95, gamma=0.5, reverse=True, as_cmap=True)
参数rot控制在调色板的范围内围绕色调轮旋转
参数start控制螺旋线开始的色调
没有发现可循的规律
参数gamma控制颜色的明暗、越小于1越亮、越大于1越暗；
使用的时候慢慢调整到合适的、所需要的颜色吧！
02：sns.dark_palette
cmap6= sns.dark_palette("gray", n_colors=6, reverse=False, as_cmap=True, input='rgb')
制作一个混合深色和 color 模式的顺序调色板。
范围从相对低值(不感兴趣)到相对高值(很感兴趣)时。
color：高值的基色；
n_colors：int, 调色板中的颜色数。
input：{‘rgb’, ‘hls’, ‘husl’, xkcd’}
用于解释输入颜色的颜色空间。前三个选项适用于元组输入，后者适用于字符串输入。
03：sns.diverging_palette
cmap = sns.diverging_palette(200, 20, as_cmap=True)
h_neg, h_pos 起始/终止颜色值
s 饱和度, 0-100
l 亮度, 0-100
n 颜色个数
center 中心颜色 light(默认), dark
as_cmap 返回一个 matplotlib colormap 而不是一个颜色列表。
04：sns的全部都可应用
使用方法：
cmap=ListedColormap(sns.color_palette("bright"))
05：可以直接设置：
cmap="Oranges"；
cmap="Blues";
cmap="Greens";
cmap="Reds";
cmap="Purples";
cmap="Greys";
等其他色系：cmap="RdBu"；
Part03.
palettable函数包
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
cmap02=Roma_20.mpl_colormap
颜色共有：1587种类。
小编已经将palettable的1587种Colormap精心整理成为“51页高清pdf”文件
提取链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/111ME6sHeQJbty4-YZsgysA 提取码：u4m4
来源：
调色板界的“扛把子”–palettable - 知乎 (zhihu.com)
全文代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# %%
# Importing related function packages
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as feature
import numpy as np
import matplotlib.ticker as ticker
from cartopy import mpl
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
from cartopy.mpl.gridliner import LONGITUDE_FORMATTER, LATITUDE_FORMATTER
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from netCDF4 import Dataset
import palettable
from palettable.cmocean.diverging import Delta_4
from palettable.colorbrewer.sequential import GnBu_9
from palettable.colorbrewer.sequential import Blues_9
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
from palettable.cmocean.diverging import Delta_20
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
from matplotlib.colors import ListedColormap
from pylab import *
import seaborn as sns
from matplotlib import cm
def reverse_colourmap(cmap, name='my_cmap_r'):reverse = []k = []for key in cmap._segmentdata:k.append(key)channel = cmap._segmentdata[key]data = []for t in channel:data.append((1 - t[0], t[2], t[1]))reverse.append(sorted(data))LinearL = dict(zip(k, reverse))my_cmap_r = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, LinearL)return my_cmap_r
# -------------%------------
cmap01=Delta_20.mpl_colormap
cmap02=Roma_20.mpl_colormap
cmap03=ListedColormap(sns.color_palette("bright"))
cmap04=ListedColormap(sns.color_palette("Spectral", 10))
cmap05=ListedColormap(sns.color_palette("RdYlBu", 1000))
#cmap05=ListedColormap(sns.color_palette("Blues_r", 1000)[0:700])cmap = Blues_9.mpl_colormap
cmap_r = reverse_colourmap(cmap)
cmap1 = GnBu_9.mpl_colormap
cmap_r1 = reverse_colourmap(cmap1)
cmap2 = Roma_20.mpl_colormap
cmap_r2 = reverse_colourmap(cmap2)
cmap3=plt.get_cmap('ocean')
cmap3_r3=plt.get_cmap('terrain')
cmap4=plt.get_cmap('gist_earth')
#cmap51 = sns.cubehelix_palette(light=1, as_cmap=True)
cmap5= sns.cubehelix_palette(10, start=2, rot=0, dark=0.05, light=.95, gamma=0.5, reverse=True, as_cmap=True)
cmap6= sns.dark_palette("gray", n_colors=6, reverse=False, as_cmap=True, input='rgb')
cmap7= sns.diverging_palette(100, 50, as_cmap=True)
# -------------# read data------------
a = Dataset('D:\pycharm_work\data\scs_etopo.nc')
print(a)
lon = a.variables['lon'][:]
lat = a.variables['lat'][:]
ele = a.variables['elevation'][:]
# -------------# plot ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] # 设置整体的字体为Times New Roman
fig = plt.figure(dpi=300, figsize=(3, 2), facecolor='w', edgecolor='blue')#设置一个画板，将其返还给fig
ax = fig.add_axes([0.05, 0.08, 0.92, 0.8], projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([105, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())# 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)#添加海岸线：关键字lw设置线宽;linestyle设置线型
cs = ax.contourf(lon, lat, ele[:, :], levels=np.arange(-7000,0,20),extend='both',cmap=cmap05, transform=ccrs.PlateCarree())
# ------colorbar设置
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical',ticks=np.linspace(-7000, 0, 7))
cb.set_label('depth', fontsize=4, color='k')#设置colorbar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in') #设置colorbar刻度字体大小。
#cf = ax.contour(lon, lat, ele[:, :], levels=[-5000,-2000,-500,-300,-100,-50],colors='gray', linestyles='-',# linewidths=0.2,transform=ccrs.PlateCarree())
# 添加标题
ax.set_title('Etopo', fontsize=4)
# 利用Formatter格式化刻度标签
ax.set_xticks(np.arange(107, 125, 4), crs=ccrs.PlateCarree())#添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(107, 125, 4), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 25, 2), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 25, 2), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(color='k', direction='in')#更改刻度指向为朝内，颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(107, 125, 4), ylocs=np.arange(0, 25, 2),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)#添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
plt.savefig('scs_elevation06.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1) # 输出地图，并设置边框空白紧密
plt.show()
参考文献
图片
1：Python可视化|matplotlib07-自带颜色条Colormap（三） - 知乎 (zhihu.com)
2：164种默认colormap样式【附图】_colormap种类-CSDN博客
3：Python 画图常用颜色 - 单色、渐变色、混色 - 够用_puthon 颜色渐变-CSDN博客
4：通过函数seaborn.cubehelix_palette生成顺序调色板_sns.cubehelix_palette-CSDN博客
5：seaborn调色板 color, hls, cubehelix, dark, diverging_palette_sns.diverging_palette-CSDN博客
6:python画图配色总结_python配色_我的心永远是冰冰哒的博客-CSDN博客
7：调色板界的“扛把子”–palettable - 知乎 (zhihu.com)
这篇关于【python海洋专题十一】colormap调色的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
